Czy NVLink lub InfiniBand są dostępne w Vultr?
Odpowiedź
Oto jak Vultr obsługuje obciążenia wielokartowe GPU:
Połączenie GPU: NVLink
Maksymalna liczba GPU: 16 na instancję
Wsparcie wielowęzłowe: 1
Przy skalowaniu poza pojedynczą kartę GPU technologia połączenia decyduje o efektywności komunikacji między GPU podczas operacji treningu rozproszonego, takich jak all-reduce i synchronizacja gradientów. Vultr oferuje NVLink łączność, co jest ważnym czynnikiem przy porównywaniu dostawców wielokartowych GPU dla dużych obciążeń AI.
Dostępne konfiguracje klastrów wielowęzłowych można sprawdzić na Vultr oficjalnej stronie internetowej.
Więcej FAQ o Vultr
- Czy powinienem używać Vultr do mojego projektu AI/ML?
- Czy Vultr ma dobre recenzje na Trustpilot?
- Czy mogę zainstalować własny zestaw narzędzi CUDA i ramy na Vultr?
- Jak wygląda proces konfiguracji i wdrożenia na Vultr?
- Czy Vultr oferuje automatycznie skalowane punkty końcowe GPU?
- Czy Vultr oferuje prywatne sieci między instancjami GPU?
- Czy w Vultr są dostępne preemptible opcje GPU dla obciążeń odpornych na błędy?
- Czy w Vultr występują ukryte opłaty za przepustowość?
- Czy Vultr oferuje jakiś bonus za rejestrację lub darmowe kredyty obliczeniowe?
- Jakie specyfikacje GPU są dostępne w Vultr?
- Jak Vultr nalicza opłaty za czas obliczeń na GPU?
Przewodniki, w których występuje Vultr
- Dostawcy chmurowych GPU z dostępem SSH
- Dostawcy chmurowych GPU z NVLink lub InfiniBand
- Dostawcy chmurowych GPU z obsługą Jupyter Notebook
- Dostawcy chmurowych GPU z pamięcią trwałą
- Dostawcy GPU w chmurze bez opłat za transfer wychodzący
- Dostawcy GPU w chmurze z bezserwerowym wnioskowaniem GPU
- Dostawcy GPU w chmurze z darmowymi kredytami
- Dostawcy GPU w chmurze z instancjami Spot / Preemptible
- Dostawcy GPU w chmurze z klastrami GPU wielowęzłowymi
- Dostawcy GPU w chmurze z obsługą Dockera i niestandardowych obrazów
- Dostawcy GPU w chmurze z obsługą Kubernetes
- Dostawcy GPU w chmurze z rozliczaniem co sekundę
- Dostawcy GPU w chmurze z zarządzaniem przez API i CLI
- Najlepsi dostawcy chmurowych GPU z NVIDIA RTX A6000
- Najlepsze GPU w chmurze do trenowania modeli AI
- Najtańsze GPU w chmurze poniżej 0,50 USD/godz.
Te przewodniki zawierają Vultr wraz z innymi dostawcami chmurowych GPU, pogrupowanymi według cech GPU, frameworków, dostępności i wymagań dla deweloperów.
Vultr kontra Latitude.sh kontra Vast.ai – porównanie dostawców GPU (Kwiecień 2026)
Porównanie obok siebie Vultr kontra Latitude.sh kontra Vast.ai. Szybko przejrzyj maksymalne finansowanie, podział zysków, zasady ryzyka, dźwignię, platformy, instrumenty, harmonogramy wypłat, opcje płatności, uprawnienia handlowe oraz ograniczenia KYC, aby zawęzić listę firm prop tradingowych. Dane zaktualizowane Kwiecień 2026.
|
Vultr
Wysokowydajne chmurowe GPU dostępne w 32 globalnych regionach
|
Latitude.sh
Chmura GPU bare metal w 23 lokalizacjach na całym świecie
|
Vast.ai
Natychmiastowe GPU. Przejrzyste ceny.
|
|
|---|---|---|---|
| Przegląd | |||
| Ocena Trustpilot | 1.8 | 3.7 | 4.4 |
| Siedziba główna | United States | Brazil | United States |
| Typ dostawcy | Multi-Chmura | Bare Metal | Rynek GPU |
| Najlepsze dla | Szkolenie AI wnioskowanie renderowanie wideo HPC Stable Diffusion rozwój gier generatywna AI dostrajanie badania | Szkolenie AI wnioskowanie GPU bare metal dostrajanie badania dedykowane obciążenia generatywna AI | Trening AI wnioskowanie dostrajanie Stable Diffusion przetwarzanie wsadowe badania obsługa LLM generatywna AI |
| GPU Hardware | |||
| Modele GPU | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 |
| Maks. VRAM (GB) | 288 | 96 | 192 |
| Maks. liczba GPU/instancję | 16 | 8 | 8 |
| Połączenie międzywęzłowe | NVLink | NVLink | NVLink, InfiniBand |
| Pricing | |||
| Cena wyjściowa ($/godz.) | $0.47/hr | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Szczegółowość rozliczeń | Za godzinę | Za godzinę | Na sekundę |
| Spot/Preemptible | 1 | 0 | 1 |
| Rabaty rezerwacyjne | N/D | N/D | Do 50% (rezerwacja na 1-6 miesięcy) |
| Darmowe kredyty | Do 300 USD darmowego kredytu na 30 dni | 200 USD w ramach programu poleceń | Mały kredyt testowy przy rejestracji |
| Opłaty za transfer wychodzący | Standardowy (zależny od planu) | Brak | Zależy od hosta (cena za TB) |
| Pamięć masowa | 350 GB - 61 TB NVMe (wliczone), pamięć blokowa za 0,10 USD/GB/mies., pamięć obiektowa kompatybilna z S3 | Lokalny NVMe w cenie (do 4x 3,8 TB), Storage blokowy 0,10 USD/GB/mies., Storage systemu plików 0,05 USD/GB/mies. | Zależy od hosta (cena za GB/godz., naliczana podczas istnienia instancji) |
| Infrastructure | |||
| Regiony | 32 regiony na 6 kontynentach (Ameryki, Europa, Azja, Australia, Afryka) | 23 lokalizacje: USA (8 miast), Ameryka Łacińska (5), Europa (5), APAC (4), Meksyk (Miasto Meksyk). GPU w Dallas, Frankfurcie, Sydney, Tokio | Ponad 500 lokalizacji, ponad 40 centrów danych |
| SLA dostępności | 100% | 99,9% | Brak formalnego SLA (widoczne oceny niezawodności hosta) |
| Developer Experience | |||
| Frameworki | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | Obrazy zoptymalizowane pod ML PyTorch TensorFlow (instalowane przez użytkownika) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI |
| Wsparcie Dockera | 1 | 1 | 1 |
| Dostęp SSH | 1 | 1 | 1 |
| Notatniki Jupyter | 1 | 0 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Czas konfiguracji | Minuty | Sekundy | Sekundy |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Minimalne zobowiązanie | Brak | Brak | Brak |
| Zgodność | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Poziom 1 | Izolacja pojedynczego najemcy dostępne DPA | SOC 2 Typ 2 HIPAA GDPR CCPA |
Vultr
Latitude.sh
Vast.ai